IAI의 IFC를 기반으로 강 교량을 구성하는 부재의 상세 설계 정보를 표현하기 위한 방안을 제시하였다. 이를 위해 먼저 강교 부재 상세 설계와 관련한 설계기준, 구조계산서, 상세설계도면을 분석하여 실무에서 다루어지는 설계 데이터 항목과 이들의 표현방식을 분류하였다. 설계 항목을 기존 IFC 모델로 표현 가능한 것, 추가 모델이 필요한 것으로 나누었고, 보강재, 격벽, 현장 연결부, 그리고 전단연결재를 보다 체계적으로 표현하기 위한 속성 및 위상관계를 정립하였다. 마지막으로 본 연구를 통해 제시된 데이터모델을 기반으로 설계 정보 입력을 위한 프로그램을 구현하였다. 테스트용 교량에 적용하여 물리적 STEP 파일 생성함으로써 제시한 데이터 모델의 논리성을 확인하였다.

최근 들어 널리 확대되는 ITS시설과 장비의 효율적인 활용을 위해서는 실시간 통행시간예측과 같은 핵심기술의 개발이 매우 중요하다. 실시간 통행시간 예측기술을 통해 도로 이용자에게 통행시간 정보를 제공해줌으로써 운전자가 정보에 기반을 둔 선택을 할 수 있게 되며, 이에 따라 도로이용자의 통행 효용 및 도로시설 이용효율을 극대화할 수 있다. 본 연구에서는 자료 성질이 다른 VDS정보와 AVI정보를 하나의 틀 안에서 융합하는 모형을 제시하였으며, 이를 통해 VDS정보의 실시간성과 AVI 정보의 현실반영 특성을 반영한 통행시간추정이 가능하게 되었다. 또한 실시간 교통정보 제공을 위해 알고리즘의 수치연산 처리량이 실시간 현장 적용이 가능한 수준이 되도록 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 통행시간 추정 모형의 적용가능성과 신뢰성은 실제 국도 교통량자료를 이용하여 검증하였다. 실험결과에 따르면 본 모형은 연산처리 효율성이 매우 우수하여 실시간 운영 이 가능할 뿐만 아니라 실시간으로 수집되는 검지정 보를 사용함으로써 예측의 정확도를 향상시켰다. 특히 본 연구에서 제시한 이질적 자료의 융합방법은 향후 새로운 형태의 검지자료를 활용하는데 있어서 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Ocean general circulation model developed by GFDL on the basis of MOM4 of FMS are examined and evaluated in order to elucidate the global ocean status. The model employs a tripolar grid system to resolve the Arctic Ocean without polar filtering. The meridional resolution gradually increases from 1/3˚ at the equator to 1˚ at 30˚N(S). Other horizontal grids have the constant 1˚ and vertical grids with 50 levels. The ocean is also coupled to the GFDL sea ice model. It considers tidal effects along with fresh water and chlorophyll concentration. This model is integrated for a 100 year duration with 96 cpu forced by German OMIP and CORE dataset. Levitus, WOA01 climatology, serial CTD observations, WOCE and Argo data are all used for model validation. General features of the world ocean circulation are well simulated except for the western boundary and coastal region where strong advection or fresh water flux are dominant. However, we can find that information concerning chlorophyll and sea ice, newly applied to MOM4 as surface boundary condition, can be used to reduce a model bias near the equatorial and North Pacific ocean.

  According to the automated manufacturing processes followed by the development of computer manufacturing technologies, products or quality characteristics produced on the processes have measured and recorded automatically. Much amount of data daily prod

대기 대순환 모형인 GCPS를 이용하여 북서태평양에서의 태풍 활동의 계절 예측 가능성을 조사하였다. 1979년부터 2003년까지 각 해에 대해 해수면 온도 관측 자료를 사용하여 5개월간 초기 조건을 달리한 10개의 앙상블 멤버를 적분하였다. 모형은 발생 빈도의 평균적인 월변화 경향과 발생 분포를 관측과 유사하게 모의하였으나, 발생 빈도의 경년 변화는 신빙성 있게 예측하지 못하였다. 이는 관측과 모형간 태풍 발생 빈도와 ENSO의 상관성 차이에 인한 것으로 실제 태풍 발생 빈도와 ENSO가 뚜렷한 상관 관계를 갖지 않는 것과 달리, 모형에서는 엘니뇨 시기에 평년에 비해 많은 태풍이 발생하고 라니냐 시기에 평년에 비해 적은 태풍이 발생하는 경향을 보였기 때문이다. 반면에, 관측과 모형 모두 ENSO와의 상관 관계가 높게 나타난 태풍 발생 경도의 경우에는 모형이 발생 경도의 경년 변화를 관측과 유사하게 모의하였다.

Nowadays most colleges are confronting with a serious problem because many students have left their majors at the colleges. In order to make a countermeasure for reducing major separation rate, many universities are trying to find a proper solution. As a similar endeavor, the objective of this paper Is to find a predicting model of students leaving their majors. The sample for this study was chosen from a university in Kangwon-Do during seven years(2000.3.1 ~ 2006. 6.30). In this study, the ratio of training sample versus testing sample among partition data was controlled as 50% : 50% for a validation test of data division. Also, this study provides values about accuracy, sensitivity, specificity about three kinds of algorithms including CHAID, CART and C4.5. In addition, ROC chart and gains chart were used for classification of students leaving their majors. The analysis results were very informative since those enable us to know the most important factors such as semester taking a course, grade on cultural subjects, scholarship, grade on majors, and total completion of courses which can affect students leaving their majors.

The data mining technique is an effective instrument for making large datasets accessible and different industrial accident data comparable. Many research studies have been focused on the analysis of industrial accidents in order to reduce them. However most researches used a typical technique for the analysis of data related to industrial accidents. The main objective of this study is to compare algorithms comparison for data analysis of industrial accidents and this paper provides a comparative analysis of 5 kinds of algorithms including CHAID, CART, C4.5, LR (Logistic Regression) and NN (Neural Network). This study uses selected nine independent variables to group injured people according to a dependent variable in a way that reduces variation. In this study, data on 10,536 accidents were analyzed to create risk groups for a number of complications, including the risk of disease and accident. The sample for this work chosen from data related to manufacturing industries during three years (2002 ~ 2004) in korea. According to the result analysis, NN has excellent performance for data analysis and classification of industrial accidents.

각 산업분야의 엔지니어들은 각종 정보기술을 이용하여 통합환경을 구축해 오고 있다. 통합환경 구축을 위한 핵심기술은 표준화된 정보를 기반으로 한 데이터베이스이다. 본 연구에서는 이와 같은 요구사항에 대처하고 각종업무에서 발생하는 전자정보를 통합하기 위한 일환으로 강교량의 설계정보를 포함하는 데이터베이스를 구축하였다. 데이터베이스 구축과정에서 데이터 구조로 사용된 데이터모델은 국제 표준 즉, ISO/STEP(STandard for the Exchange of Product model data)을 기반으로 강교량의 설계정보를 표현할 수 있도록 기하부분과 비기하부분으로 분류되었다. 기하부분의 정보는 기존정보의 재사용이 가능하도록 3차원 솔리드모델로 표현하고, 비기하부분의 정보는 표준 데이터모델 개발 방법론에 의거해 분석된 정보요구사항을 표현하였다. 개발된 데이터모델의 검증을 위해서, 본 연구에서는 EXPRESS Engine을 이용하여 모델의 구문을 검토하였으며, 한남대교의 설계 데이터를 데이터베이스에 저장하여 개발된 모델의 타당성을 입증하였다

개인별 신체 특성을 나타내는 가상피팅모델을 이용하여 제공되는 가상 착용 서비스는 웹을 기반으로 한 인터넷 의류 쇼핑의 흥미를 더해준다. 본 연구의 연구자들은 2000년과 2002년에 개발된 미국의 가상피팅모델과 국내에서 개발되었던 가상피팅모델의 개발 기술의 특성과 변화를 분석하였다. 연구결과는 가상피팅모델의 구축을 위해서는 인체의 치수, 형태, 얼굴의 특징들에 관한 정보 입력이 필요하며, 이때 요구되는 정보는 미국과 한국의 사이트에서 차이가 있음을 밝혔다. 미국의 사이트는 정면이나 측면의 실루엣에 대한 정보의 입력이 요구되는 반면 한국의 사이트는 더 많은 인체 치수 관련 정보를 요구하였다. 2000년에 개발되었던 한국의 가상피팅모델은 길고 좁은 프로포션으로 표현되어 사실적인 표현이 부족하였던 반면 2002년 미국에서 개발한 가상피팅모델은 다양한 인종의 특성을 반영하며, 그래픽 기술의 발전으로 사실적으로 표현된 가상피팅모델을 제공하는 것으로 나타났다.

요약: 수치지질도는 디지털 포맷으로 지리적인 정보와 연계된 공간 도형정보와 지질학적인 데이터베이스 속성정보를 갖는 지도로 정의가 가능하며, 지질정보의 수치 도면화와 지공간 정보처리가 가능한 두 가지 측면으로 활용될 수 있다. 그러나 지질 정보가 근본적으로 자연현상에 대한 실체와 다양한 원인에 기인한 복합 대상체에 대한 해석을 목적으로 하기 때문에 수치지질도 작업은 기존에 GIS의 주요 응용 분야인 도시정보시스템이나 지도 자동 도면화 등과 같이 인공지물을 다루는 방법을 바로 적용하는 경우 많은 문제점이 있다. 또한 GIS 소프트웨어의 근간을 이루는 정보기술분야의 급속한 발전과 GIS 활용분야의 확대에 따라 각 활용분야의 고유한 특성과 그에 따른 모델은 수치지질정보화에 대한 중요성 요소로 작용하게 된다. 본 연구에서는 이와 관련하여 우선 지질 데이터 모델에 대한 주요한 개념을 설명하고 지질데이터 모델에 대한 그간의 선행연구와 접근 방법을 소개하고자 한다. 또한 최근에 부각되고 있는 객체지향 모델링 방법의 핵심인 UML접근 방법과 이를 이용한 시험적인 모델을 소개하고자 한다. 이러한 접근 방법을 통하여 재사용성을 고려한 개념적인 모델과 이에 상응하는 실용적인 시스템 개발 및 표준화 연구측면에서 기존 방식에 비교하여 많은 장점을 보일 수 있다. 결론적으로 UML 접근방법을 통한 시스템 아키텍처와 이를 기반으로 한 지질정보시스템은 지구과학분야에서 GIS 활용을 위한 새로운 핵심적인 접근방식을 제공하게 될 것으로 예상된다.

중간 및 상부 대류권의 전구 온도 경향을 1980-97년 기간의 위성관측 MSU 직하점 채널2-3의 밝기온도와 1981-93년 기간의 세 종류의 대순환모델(NCEP, ECMWT, GEOS) 재분석 자료를 통하여 조사하였다. 전구, 북반구, 남반구, 열대 지역에 대한 이들 자료의 아노말리가 공통 기간에 대하여 다음 지역에서 세부적으로 계산된 후 비교되었다; 해양, 육지, 해양 및 육지, 중간 대류권의 경우에 MSU에 대한 모델들의 상관은 ECMWF에서 가장 높았으며(r=0.81∼0.95), 이러한 경향은 열대에서 현저하였다. 상부 대류권에서의 상관은 MSU 채널3 자료의 부정확성으로 인하여 낮았으며(r=0.06∼0.34), 이는 기존 연구와 일치하였다. 중간 대류권에서의 전구 온도 경향은 위성관측과 모델들에서 0.01∼0.18K decade-1의 온난화를 보였다. 여기서 엘니뇨 기간인 1987, 1991년에 양의 아노말리, 그리고 라니냐 기간인 1993, 1994년에는 음의 아노말리를 보였다. MSU에서 온난화 경향의 세기는 해양과 육지에서 비슷하였다(0.12∼0.13K decade-1). 상부 대류권에서 MSU와 모델들 사이의 가장 큰 불일치는 MSU 채널3 자료의 오차로 인하여 NOAA 9와 10의 교체 기간(1984. 12-1985. 1)에 나타났다. 한반도 부근의 중간 대류권에서 온도 경향은 1981-93년 기간에 위성관측에서 거의 무시할 만하였으나(-0.02K decade-1), 모델들에서 상당한 온난화(0.25∼0.43K decade-1)를 보였다. 이러한 경향들을 Spencer and Christy(1992a, 1992b)의 독립적인 MSU 결과들과 비교 · 토의하였다.

측과 모델에서 각각 유도된 하부 성층권의 온도를 비교 · 분석하기 위하여 전구에 대한 1980-98년 기간의 위성관측 MSU 채널4 (하부 성층권) 밝기온도와 두 개의 대기대순환 모델(NCEP, 1980-97년; GEOS, 1981-94년) 재분석 자료를 상관 및 경험직교함수 분석을 통하여 조사하였다. 월평균 기후값의 아노말리에서 MSU 온도는 남반구 겨울에 고위도 지역에서 현저하게 감소하였으나 (20-22K), 남반구 봄인 10월에는 오스트레일리아의 이남 지역에서 하부 성층권 온도 및 오존 전량이 주목 할만하게 동시에 상승하였다. 열대지방에서는 온도 연주기가 중 · 고위도에 비하여 뚜렷하지 않았다. 전구 대부분의 지역에서관측과 모델 사이에 상관은 높았으나 (r≥0.95), 아열대 제트기류가 통과하는 20N-3ON 지역, 북미 대륙 그리고 안데스산맥 남단지역에서 낮았다(r∼O.75). MSU 및 모델 재분석들의 월평균값에 대한 모드 1은 연주기와 함께 화산 폭발시에 하부 성층권의 온도 상승을 나타냈다. 한반도 지역에 대한 분석은 하부 성층권 온도가 대류권과 대조적으로 여름에 하강하고 겨울에 상승하는 형태를 보였다. 열대 태평양에 대한 MSY 및 재분석들의 아노말리 모드 1은 화산폭발에 의한 하부 성층권 온도 상승을 나타냈다. 모드 2는 MSH와 GEOS에서 준2년 주기진동 (QBO), 그러나 NCEP에서 엘니뇨 특징을 보였다. 엘니뇨 특징은 MSU와 GEOS의 경우에 모드 3에서 나타났다. 관측과 모델 모두에서 하부 성층권 온도에 대한 기여율이 대체로 화산폭발, QBO, 엘니뇨 순으로 높았다. 열대 대서양의 결과도 무시할 만한 엘니뇨 기여를 제외하고 열대 태평양과 비슷하였다 본 연구는 하부 성층권 온도에 대한 위성관측과 모델 재분석 자료와의 비교를 통하여 상호 정확성을 진단할 수 있음을 보여준다.

The computation of the undulation of the Moho discontinuity from gravity data has frequently been carried out by the application of the Fourier series and the Sinc function (sin x/x), However, no serious effort has been attempted to examine the suitability of data and the adaptability of implicit assumptions required in such methods. This paper deals with model studies for comparison of the Fourier series and Sinc function methods, and examinations of several criteria for obtaining meaningful results. Also, an inversion method based on mass plane concept has been devised to complement the weakness of the above two methods. This method has been appeared as an effective scheme for increasing depth computation points so that a more detailed undulation is obtained.

Quantitative habitat model is established with species occurrence and spatial abundance data, which were usually acquired by professional field ecologists and citizen scientists. The importance of citizen science data is increasing, but the quality of these data needs to be evaluated. This study aims to identify and compare both expert-based data and citizen science data based on the performance power of quantitative models derived from both data sets. A Maximum Entropy (MaxENT) model was developed using eight environmental variables, including climate, topography, landcover and distance to forest edge. The AUC values derived from the MaxENT model were 0.842 and 0.809, respectively, indicating a high level of explanatory power. All environmental variables has similar values for both data sets, except for the distance to forest edge and rice paddy, which was relatively higher for expert-based survey data than that of the citizen science data as the distances increased. This result suggests that habitat model derived from expert-based survey data shows more ecological niche including wider ranges from forest edges and isolated habitat patches of rice paddy. This is presumably because citizen scientists focuses on direct observation methods, whereas professional field surveys investigate a wider variety of methods.

Because of the small number of spacecraft available in the Earth’s magnetosphere at any given time, it is not possible to obtain direct measurements of the fundamental quantities, such as the magnetic field and plasma density, with a spatial coverage necessary for studying, global magnetospheric phenomena. In such cases, empirical as well as physics-based models are proven to be extremely valuable. This requires not only having high fidelity and high accuracy models, but also knowing the weakness and strength of such models. In this study, we assess the accuracy of the widely used Tsyganenko magnetic field models, T96, T01, and T04, by comparing the calculated magnetic field with the ones measured in-situ by the GOES satellites during geomagnetically disturbed times. We first set the baseline accuracy of the models from a data-model comparison during the intervals of geomagnetically quiet times. During quiet times, we find that all three models exhibit a systematic error of about 10% in the magnetic field magnitude, while the error in the field vector direction is on average less than 1%. We then assess the model accuracy by a data-model comparison during twelve geomagnetic storm events. We find that the errors in both the magnitude and the direction are well maintained at the quiet-time level throughout the storm phase, except during the main phase of the storms in which the largest error can reach 15% on average, and exceed well over 70% in the worst case. Interestingly, the largest error occurs not at the Dst minimum but 2–3 hours before the minimum. Finally, the T96 model has consistently underperformed compared to the other models, likely due to the lack of computation for the effects of ring current. However, the T96 and T01 models are accurate enough for most of the time except for highly disturbed periods.

실제 구조의 현재 상태를 모니터링하고 평가하기 위해 디지털트윈 기술이 적극적으로 연구되고 있다. 디지털트윈은 현장에서 수행되는 기존의 유지 관리 방법을 가상 온라인 모델을 사용하여 실시간으로 관찰하고 탐지할 수 있는 시스템으로 w 전환할 수 있다. 따라서 본 연구는 교량에 대한 디지털트윈 기술 구축을 위한 선행 연구로써 보 구조물에 대하여 디지털트윈 모델을 설계하고 검증하였다.

가뭄재해는 다른 재해와 다르게 광범위한 공간에 걸쳐서 충분한 강우가 발생하기 전까지 오랜 기간 동안 발생되는 특성이 있다. 위성 영상은 시공간적으로 지속적인 강수량 관측을 제공할 수 있다. 본 연구는 위성 영상 기반의 강수자료를 활용하여 기상학적 가뭄 전망 모형을 개발하였다. PERSIANN_CDR, TRMM 3B42와 GPM IMERG 영상을 활용하여 강수 자료를 구축한 뒤, 표준강수지수(SPI)를 기반으로 기상학적 가뭄을 정의 하였다. 과거의 가뭄 정보와 물리적 예측 모형 기반의 가뭄 예측 결과를 결합할 수 있는 베이지안 네트워크 기반 가뭄 예측 기법을 이용하여 확률론적 가뭄 예측 결과를 생산하였으며, 가뭄 예측결과를 가뭄 전망 의사결정 모형에 적용하여 가뭄 전망 결과를 도출하였다. 가뭄 전망 정보는 가뭄 발생, 지속, 종결, 가뭄 없음의 4단계로 구분하였다. 본 연구의 가뭄 전망 결과는 ROC 분석을 통하여 물리적 예측 모형인 다중모형 앙상블(MME)을 활용한 가뭄 전망 결과와 전망 성능을 비교하였다. 그 결과, 2∼3개월 가뭄 전망에 대한 가뭄 발생 및 지속의 단계에서는 MME 모형보다 높은 전망 성능을 보여주었다.